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Python处理PDF——PyMuPDF的安装与使用

功能 对于所有支持的文档类型可以: 解密文件 - 访问元信息、链接和书签 - 以栅格格式(PNG和其他格式)或矢量格式SVG呈现页面 - 搜索文本 - 提取文本和图像 - 转换为其他格式:PDF 呈现页面 此示例创建页面内容的光栅图像: pix = page.get_pixmap() pix是一个Pixmap对象,它(在本例中)包含页面的RGB图像,可用于多种用途。 搜索文本 您可以找到某个文本字符串在页面上的确切位置: areas = page.search_for("mupdf") 这将提供一个矩形列表,每个矩形都包含一个字符串“mupdf”(不区分大小写) 下面介绍如何操作PDF文档。 a. 下面是一个拆分doc1的片段

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Python处理PDF——PyMuPDF的安装与使用!

• 对于PDF文档,可以使用更多的方法向页面添加文本或图像。 首先,必须创建一个页面Page。 以下是如何获取所有链接: # get all links on a page links = page.get_links() links是一个Python字典列表。 呈现页面 此示例创建页面内容的光栅图像: pix = page.get_pixmap() pix是一个Pixmap对象,它(在本例中)包含页面的RGB图像,可用于多种用途。 下面介绍如何操作PDF文档。 a. doc1的片段

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    一大波轻量级工具升级重磅来袭

    代码传递思想,技术创造回响!Techo Day热忱欢迎每一位开发者的参与!

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    干货 | 知识库全文检索的最佳实践

    4、如何存储、在哪里存储XML?是直接存储在数据库中还是存储成文件系统中的文件?关于文档中的嵌入式图像/图表呢? 以上,希望得到回复。 注解:xml只是提问者的当时初步的理解。 3.2、检索部分 现在进行搜索。 你如何做到这一点取决于你想如何展示你的结果 按页面page分组, 按文档doc分组。 通过页面的结果很容易。 此查询返回匹配页面的列表(每个页面全部返回)以及页面中高亮显示的片段列表。 举例如下: 1POST /my_index/page/_search? 使用第二个查询的搜索结果,您已经拥有了可供显示的页面的全文。要转到下一,您可以搜索它: 1GET /my_index/page/_search? Ambar定义了在工作流程中实现全文本文档搜索的新方法: 轻松部署Ambar和一个单一的docker-compose文件 通过文档和图像内容执行类似Google的搜索 Ambar支持所有流行的文档格式

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    卧槽!ImageNet验证集6%的标签都是错!基于这些数据集的论文尴尬了!

    论文链接:https://arxiv.org/pdf/2103.14749.pdf 下图 1 显示了各数据集中存在的错误示例: ? 这两个数据集通过在互联网上搜索类别标签来收集图像。人工标记时通过过滤掉标签错误的图像,来选择与类别标签匹配的图像。标记器仅根据图像中最突出的一个实例来赋予标签,其中允许该实例有部分遮挡。 ? 该数据集通过在几个图像搜索引擎上查询 WordNet 同义词集(synset)中的单词来抓取图像。 评价中表示这是一部值得看的作品,但 IMDB 数据集给出的标签是负面的。 为了评估流行预训练模型的基准如何变化,研究者随机并递增地删除正确标记样本,每次删除一个,直到只剩下一组原始的被错误标记的测试数据(标签得到纠正)。

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    ImageNet验证集6%的标签都是错的,MIT:十大常用数据集没那么靠谱

    论文链接:https://arxiv.org/pdf/2103.14749.pdf 下图 1 显示了各数据集中存在的错误示例: ? 这两个数据集通过在互联网上搜索类别标签来收集图像。人工标记时通过过滤掉标签错误的图像,来选择与类别标签匹配的图像。标记器仅根据图像中最突出的一个实例来赋予标签,其中允许该实例有部分遮挡。 ? 该数据集通过在几个图像搜索引擎上查询 WordNet 同义词集(synset)中的单词来抓取图像。 评价中表示这是一部值得看的作品,但 IMDB 数据集给出的标签是负面的。 为了评估流行预训练模型的基准如何变化,研究者随机并递增地删除正确标记样本,每次删除一个,直到只剩下一组原始的被错误标记的测试数据(标签得到纠正)。

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    ImageNet错误率小于4%,数据量依然不够,N-Shot Learning或是终极解决之道?

    我们需要训练一个深度学习模型,这个模型有数百万甚至数十亿个参数,所有的参数都是随机初始化的,然后利用不超过 5 个图像来学习如何一个不可见的图像进行分类。 /abs/1412.6568v3) One-Shot Learning 在 One-Shot Learning 中,我们每个类只有一个实例。 因此,训练数据集中包含一组类的图像,而测试数据集中包含另一组类的图像,这些类与前一组类完全不相关。在该模型中,实例会被随机分为支持数据集和查询数据集。 原型网络概述 ? 一个片段只不过是我们用来训练一次网络、计算损失和反向传播错误的一个步骤。在每个片段中,我们从训练数据集中随机地选择Nc 类。对于每个类,我们随机地抽取 Ns 类图像。 上面的代码是 Image2Vector CNN 体系结构的一个实现。它获取维度为 28x28x3 的图像,并返回一个长度是 64 的向量。 ? 上面的代码是原型网络中一个片段的实现。

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    Dropbox如何使用机器学习从数十亿图片中自动提取文字

    比如,当用户搜索其中某个文件中出现的一段文本时(英文文本),在搜索结果中就会显示出这个文件。下面我们就为大家介绍这样的功能是如何实现的。 分析 讲如何实现之前我们先要对这个问题进行一些初步的分析,具体来说就是回答下面三个问题: 什么文件需要进行文字识别 如何判断文件是否包含有文字 对于 PDF 文件是否所有都需要全部识别? PDF 文件的每一则可能属于下面三种情形之一: 非图片,只有可索引的文字 含有文字的图片 完全没有文字内容的图片 这三类中我们感兴趣的其实只有第二类。我们发现第二类情况在三种情况之中约占 28%。 PDF文件的数量虽然只有 JPEG 图片数量的一半,但每个 PDF 文件平均有 8.8 。所以综合看来要处理的 PDF 文件个数超过 JPEG 图片量十多倍。 我们统计了一下 PDF 文件的页数,发现超过一半的文件都只有,超过十的文件大约只占 PDF 文件总数的 10%。所以我们设定了一个标准,不管文件有多长只识别前面十

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    如何光明正大地学习KISS?当然是用这个DL接吻检测器了

    精确的场景探测器可以丰富特定场景类型的视频元数据,用户也可以轻松搜索和检索目标片段。 但是,大多数现有系统都只是对静止帧进行分类,或者识别整个视频中是否存在某个动作。 接着,聚合算法把对这些片段的预测聚集到一组接吻场景中。图 1 描述了这个过程,如下所示: ? VGGish 是一种卷积网络,它有效地将转换后的音频视为图像,并生成语义上有意义的 128 维嵌入。 聚合算法 聚合算法结合了来自二元分类器的预测标签列表 P,并生成了一组接吻片段。 对于每个带注释的视频片段,作者会提取两组特征,分别是图像特征和音频特征。 ? ? 这个接吻镜头检测系统好用吗? 作者使用了 F1 得分来评估二元分类器的质量。 如果对这个系统感兴趣,可以戳下面的链接了解更多信息哦~ https://arxiv.org/pdf/1906.01843.pdf

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    手把手:扫描图片又大又不清晰?这个Python小程序帮你搞定!

    他因此用python自己写了一个小程序来解决这个问题。 这个程序可以用来整理手写笔记的扫描件哦,输出的图片不仅很清晰,而且文件大小只有100多KB! 先来看一个例子: ? 输出结果是一个相对较小的PNG文件,大小只有121KB。不仅图像内存变小,而且看起来更清晰!这才是我想要的! 在深入研究这些步骤之前,先来了解下彩色图像如何以数字形式进行存储的。由于人类眼睛中有三种不同类型的感色细胞,因此我们可以通过组合不同强度的红色、绿色和蓝色来重建任何颜色。 但不同的图像可能需要不同的饱和度或亮度阈值,详情请参阅结果部分。 选择一组有代表性的颜色 当我们将前景色分离后,会得到与页面上笔记的颜色相对应的一组颜色。 该程序最终会将多个压缩后的图像合并为一个PDF文件,就像使用ImageMagick的转换工具一样。

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    Python批量下载XKCD漫画只需20行命令!

    XKCD是一个流行的极客漫画网站,其官网首页有一个 Prev 按钮,让用户导航到前面的漫画。如果你希望复制该网站的内容以在离线的时候阅读,那么可以手动导航至每个页面并保存。 打开一个浏览器的开发者工具,检查XKCD页面上的元素,你会发现下面的内容: 1. 漫画图像文件的URL,由一个 元素的href 属性给出。 2. 源网址 url = 'https://xkcd.com' # starting url 代码片段:Python 这里设置 url 变量(url 是通过http协议存取资源的一个路径,它就像我们电脑里面的一个文件的路径一样 /xkcd 代码片段:Python 将图像文件下载到当前目录的一个名为xkcd的文件夹中。调用os .makedirs()函数以确保这个文件夹存在。 一旦掌握了编程的基础知识,你就可以毫不费力地创建Python程序,自动化地完成很多繁琐的工作,包括: 在一个文件或多个文件中搜索并保存同类文本; 创建、更新、移动和重命名成百上千个文件和文件夹; 下载搜索结果和处理

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    第 440 期 Python 周刊

    Tesseract 将图像转换为字符串,然后使用 Python 将其转换为静态 HTML 站点。 , Office 文档或图像,一键转换为安全的 PDF 。 冠状病毒追踪 api 链接: https://github.com/ExpDev07/coronavirus-tracker-api 一个简单快速( <200ms )的 API ,用于跟踪全球爆发的冠状病毒 它允许将 Python 代码片段嵌入 LaTeX 模板文件中。 它主要用作单 Web 应用程序( SPA )的 HTTP 数据库服务器。 本文翻译自 Python Weekly 440,有删改,不作为商业用途。

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    文本数据标注工具doccano【介绍最详细的一遍文章】

    您应该看到doccano项目列表页面: 注意:只有超级管理员才能创建项目,上面的运行实际上就是创建超级管理员账号 尚未创建任何项目。要创建项目,请确保您已进入项目列表页面并选择“创建项目”按钮。 创建好项目后会跳转到导入数据【以文本分类为例】: 创建项目后,您将看到“导入数据”页面,或单击导航栏中的“导入数据”按钮。 新注册的用户只有查看项目和标注管理员分配的项目  机器学习算法AI大数据技术  搜索公众号添加: datanlp 长按图片,识别二维码 ---- 阅读过本文的人还看了以下文章: TensorFlow 《美团机器学习实践》_美团算法团队.pdf 《深度学习入门:基于Python的理论与实现》高清中文PDF+源码 《深度学习:基于Keras的Python实践》PDF和代码 特征提取与图像处理(第二版 如何利用全新的决策树集成级联结构gcForest做特征工程并打分?

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    谷歌推出“流体标注”AI辅助工具,图像标注速度提升3倍!(附论文)

    然而,如何获得高质量的训练数据,正迅速成为计算机视觉领域的主要瓶颈。这对于自动驾驶、机器人和图像搜索等应用中使用的语义分段的像素预测任务而言尤其如此。 实际上,传统的手动数据标记工具,需要标记者仔细点击图象边界,来划定图像中的每个对象,这很乏味:在COCO + Stuff数据集中,标记一个图像需要19分钟,而标记整个数据集需要53000小时! ? 对COCO数据集中图像使用流体标注界面的可视化。图片来源:gamene 更确切地说,为了对图像进行标记,我们首先通过预训练的语义分割模型(Mask-RCNN)来处理图像。 这会生成约1000个图像片段及其分类标签和置信度分数。置信度分数最高的片段用于对标签的初始化,呈现给标记者。 然后,标记者就可以:(1)从机器生成的候选标签中为当前片段选择标签。 未来的目标是改进对目标边界的标记,进一步利用机器智能提升界面的速度,最终实现对界面的扩展,能够处理以前无法识别的分类,实现最高效、需求最大的数据收集。

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    Python高阶项目(转发请告知)

    在下面的示例中,我将显示正弦方法,以谐波的方式为最初的15个间隔产生正弦调谐: 使用Python的数字时钟 让我们看看如何使用Python创建数字时钟GUI应用程序。 •没有活体邻居或只有一个活体邻居的活细胞在连续中死于孤立。•拥有四个或更多生物邻居的生物细胞会在重新中因人口过剩而死亡。•具有三个活着邻居的死细胞会导致出生,并在前后中存活。 •文档按页面划分•每页合并文档•裁剪页面•将多合并为一•加密和解密PDF文件•和更多。 然后,我们重新设置pdf中读取的文本作为输入输入到文本到语音引擎: 现在,该过程的下一步是循环处理pdf文件的每一,最后停止pyttsx3扬声器引擎: 现在,下一步是将音频另存为mp3文件: 从 将颜色图添加到填充的尺寸可以帮助感知正在可视化的表面的变形: ? 图像过滤 我们将首先引入所有库和图片,以探索机器学习中的图像过滤技术。 ?

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    中科大&快手提出多模态交叉注意力模型:MMCA,促进图像-文本多模态匹配!

    这种跨模态匹配任务的目标是如何准确地测量图像和句子之间的视觉语义相似性,并且与许多视觉语言任务有关,包括图像-句子跨模态检索,视觉字幕,视觉grounding和视觉问答。 这项任务引起了极大的关注,并被广泛应用于各种应用,例如,通过图像查询查找类似的句子以进行图像标注,通过句子查询检索匹配的图像以进行图像搜索。 然而,这种独立的嵌入方法忽略了这样一个事实,即全局相似性通常来自图像-句子片段之间的局部相似性的复杂交互 。因此,现有的大多数方法可能会导致图像句子匹配的次优特征。 输出是一组区域特征,其中每个被定义为第i个区域的平均池化卷积特征。预训练的模型在训练过程中被固定。并且添加到一个全连接层来转换区域特征以实现检索任务。作者将变换后的特征表示为,其中对应于的变换特征。 具体来说,给定一组片段,作者首先计算输入的查询、键和值:,其中。然后,可以通过“Scaled Dot-Product Attention”获得权重矩阵。

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    一周AI最火论文 | 拟合力学模型,谷歌教机器人用5分钟的数据get多种运动技能

    作者认为,从学习系统的角度来看,许多平台缺乏灵活配置模拟的能力,使得模拟环境成为一个黑匣子。 这些错误匹配是由于排序算法对一些嘈杂行为信号(搜索日志中的点击和购买等行为)的反事实偏差造成的。解决这一问题需要一个大型有标签数据集,而这是昂贵且费时的。 本文的一组研究人员介绍了一个新的大规模NLI基准数据集,该数据集通过迭代的、对抗性的“人与模型在环”程序收集。 当用户提出问题时,浏览器不仅会返回一组论文,还会突出显示论文中的片段,这些片段是对该问题的可能答案。用户可以通过查看这些片段快速决定该论文是否值得进一步阅读。 论文链接: https://arxiv.org/abs/1907.03613 https://arxiv.org/pdf/1905.08926.pdf 其他爆款论文 观看世界:通过具有代码和视频数据集的未标记视频的

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    硬核小哥超快配图1700数学笔记,教你上手LaTeX+Inkscape

    下面开始介绍如何把Inkscape和LaTeX两件武器结合起来。 给LaTeX文档加上图形 Inkscape可以选择使用LaTeX渲染图形中的文本,只需在保存时把图形导出为pdf和LaTeX文件。 也就是说用Inkscape绘制的图形,仍然保留的LaTeX的排版功能 快速创建包含图形的LaTeX文档 上面的步骤显然过于繁琐,如果在做课堂笔记的时候,急急忙忙打开Inkscape,搜索目录在插入图形 这些快捷方式使得添加和打开图形变得轻而易举,不必记每次手动将图形保存为pdf+LaTeX格式。具体的脚本可以去GitHub项目下载,地址附在文末。 添加文本 绘图的另一个重要部分是添加文本。图形中通常会包含数学公式,小哥就想着能够使用自己在Vim里面设定好的“代码片段”。 另一个例子是,按A并输入“dg”,会添加一个“键孔”,也可以使用“Ctrl+-”从给定的形状对其进行细分: ? 此外,还有一些图像涉及到2D和3D轴图像,在复分析以及微分几何中,会经常用到。 ?

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    利用NAS寻找最佳GAN:AutoGAN架构搜索方案专为GAN打造

    本文首先介绍了 GAN 的工作原理以及目前的手工设计方法,然后展示了 AutoGAN 如何利用神经架构搜索来自动寻找最佳的 GAN 架构。 因为 GAN 极具实用价值,因此投入了大量资源,以弄清楚它们的工作机制以及如何设出计最佳的 GAN 网络。最后,经过几年的发展和探索,AutoML 和神经架构搜索(NAS)进入了 GAN 领域。 下图显示了 GAN 生成的一组图像的示例。它们看起来非常逼真!如果不告诉我们这是计算机生成的,则很可能信以为真! ? ProGAN 的输出示例。 注意,生成器只是一个输出图像的 CNN,而判别器只是一个输出类概率的 CNN 分类网络,非常简单。由于这种简单性,大多数 GAN 架构实际上只是其他 SOTA 深度网络的副本。 图源:https://arxiv.org/pdf/1908.03835v1.pdf 有了这个更易控制的搜索空间,应用 NAS 来寻找最佳的生成器架构变得更加简单和稳定,因为 NAS 的搜索范围和复杂程度要小很多

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    「官宣」2019年SEO优化技术权威指南

    “ 看到这是不是一个惊喜。毕竟,如果没有人点击您的结果,为什么Google会将其保留在第一? 以上都是讲的有关Google的RankBrain的内容,那么有关百度AI在搜索引擎中应用的如何? 对于百度在这方面的实际应用,百度官方并不想谷歌一样开放,把相关内容公开给各位站长,以下的内容仅是黄伟老师个人看法,仅供各位参考: 1、当我们经常搜索一个关键词,并点击同一个网友时,你们会不会发现,当下次再次搜索该关键词时 不仅仅是因为RankBrain,还因为: 针对2019年SEO如何在众多广告中脱颖而出,提高用户点击率,大家可以看看下面的视频: Google精选片段如何借鉴 据有关统计,在Google中有11.3% 据研究统计:所有精选片段种有99.58%来自在第一上排名的页面。 因此,如果一个页面没有进入前10名,则是无法进入精选片段。 那么如何找到这些关键词呢? 3、发布权威数据 针对这一点,估计绝大多数站长是做不到的,例如:百度移动搜索落地体验白皮书,这种只有权威的机构或专家才能发布,所以,针对这种比较专业且权威的内容,搜索引擎给予的排名都是非常高的。

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